Hva er risikoanalyse?
Risikoanalyse er prosessen for å vurdere sannsynligheten for en uønsket hendelse som skjer i bedrifts-, myndighets- eller miljøsektoren. Risikoanalyse er studien av den underliggende usikkerheten til et gitt handlingsforløp og refererer til usikkerheten i prognoserte kontantstrømmer, variansen i portefølje- eller aksjeavkastning, sannsynligheten for prosjektets suksess eller fiasko og mulige fremtidige økonomiske tilstander. Risikoanalytikere samarbeider ofte i takt med fagpersoner for å forutse for å minimere fremtidige negative uforutsette effekter.
Viktige takeaways
- Risikoanalyse er prosessen for å vurdere sannsynligheten for at en uønsket hendelse skal oppstå i bedrifts-, myndighets- eller miljøsektoren. Risiko kan analyseres ved å bruke flere tilnærminger, inkludert de som faller inn under kategoriene kvantitativ og kvalitativ. Risk analyse er fremdeles mer en kunst enn en vitenskap.
Forstå risikoanalyse
En risikoanalytiker starter med å identifisere hva som kan gå galt. De negative hendelsene som kan oppstå blir deretter veid opp mot en sannsynlighetsmetrik for å måle sannsynligheten for at hendelsen skal skje. Til slutt forsøker risikoanalyse å estimere omfanget av virkningen som vil bli gjort hvis hendelsen skjer.
Kvantitativ risikoanalyse
Risikoanalyse kan være kvantitativ eller kvalitativ. Under kvantitativ risikoanalyse bygges en risikomodell ved bruk av simulering eller deterministisk statistikk for å tilordne numeriske verdier til risiko. Innspill som for det meste er forutsetninger og tilfeldige variabler mates inn i en risikomodell.
For hvilket som helst gitt inputområde genererer modellen et område for output eller utfall. Modellen analyseres ved hjelp av grafer, scenarioanalyse og / eller sensitivitetsanalyse av risikostyrere for å ta beslutninger for å avbøte og håndtere risikoene.
En Monte Carlo-simulering kan brukes til å generere en rekke mulige utfall av en beslutning eller tiltak som er tatt. Simuleringen er en kvantitativ teknikk som beregner resultater for de tilfeldige inngangsvariablene gjentatte ganger, ved å bruke et annet sett med inngangsverdier hver gang. Det resulterende resultatet fra hver input blir registrert, og det endelige resultatet av modellen er en sannsynlighetsfordeling av alle mulige utfall. Resultatene kan oppsummeres på en distribusjonsgraf som viser noen mål for sentral tendens som gjennomsnitt og median, og vurdere variabiliteten til dataene gjennom standardavvik og varians.
Resultatene kan også vurderes ved bruk av risikostyringsverktøy som scenarioanalyse og følsomhetstabeller. En scenarioanalyse viser det beste, midtre og verste utfallet av enhver hendelse. Å skille de forskjellige resultatene fra beste til verste gir en rimelig spredning av innsikt for en risikosjef.
For eksempel kan et amerikansk selskap som opererer i global målestokk, ønske å vite hvordan bunnlinjen vil klare seg hvis valutakursen til utvalgte land styrkes. En følsomhetstabell viser hvordan resultatene varierer når en eller flere tilfeldige variabler eller forutsetninger endres. En porteføljeforvalter kan bruke en følsomhetstabell for å vurdere hvordan endringer i de forskjellige verdiene for hver sikkerhet i en portefølje vil påvirke porteføljens varians. Andre typer verktøy for risikostyring inkluderer beslutningstrær og break-even analyse.
Kvalitativ risikoanalyse
Kvalitativ risikoanalyse er en analytisk metode som ikke identifiserer og vurderer risikoer med numeriske og kvantitative rangeringer. Kvalitativ analyse innebærer en skriftlig definisjon av usikkerhetsmomenter, en evaluering av omfanget av virkningen (hvis risikoen følger) og motmålingsplaner hvis en negativ hendelse inntreffer.
Eksempler på kvalitative risikoverktøy inkluderer SWOT-analyse, årsaks- og virkningsdiagrammer, Decision Matrix, Game Theory, etc. Et firma som ønsker å måle virkningen av et sikkerhetsbrudd på sine servere, kan bruke en kvalitativ risikoteknikk for å forberede det på tapte inntekter som kan oppstå fra et datainnbrudd.
Mens de fleste investorer er bekymret for nedsiderisiko, matematisk, er risikoen variansen både til nedsiden og oppsiden.
Nesten alle slags store bedrifter krever en minimums slags risikoanalyse. For eksempel trenger forretningsbanker å sikre valutarisiko av utenlandske lån riktig mens store varehus må være med på muligheten for reduserte inntekter på grunn av en global lavkonjunktur. Det er viktig å vite at risikoanalyse gjør at fagfolk kan identifisere og avbøte risiko, men ikke unngå dem fullstendig.
Eksempel på risikoanalyse: Value at Risk (VaR)
Value at risk (VaR) er en statistikk som måler og kvantifiserer nivået av økonomisk risiko i et firma, portefølje eller posisjon over en bestemt tidsramme. Denne beregningen brukes ofte av investerings- og forretningsbanker for å bestemme omfanget og forekomstforholdet for potensielle tap i deres institusjonelle porteføljer. Risikostyrere bruker VaR for å måle og kontrollere nivået av risikoeksponering. Man kan bruke VaR-beregninger på bestemte posisjoner eller hele porteføljer eller for å måle fast risikoeksponering.
VaR beregnes ved å skifte historisk avkastning fra verste til beste med forutsetning om at avkastning vil bli gjentatt, spesielt der det gjelder risiko. Som et historisk eksempel, la oss se på Nasdaq 100 ETF, som handler under symbolet QQQ (noen ganger kalt "kuberne") og som startet handel i mars 1999. Hvis vi beregner hver daglig avkastning, produserer vi et rikt datasett med mer enn 1400 poeng. De verste blir generelt visualisert til venstre, mens de beste returene er plassert til høyre.
I mer enn 250 dager ble den daglige avkastningen for ETF beregnet mellom 0% og 1%. I januar 2000 returnerte ETF 12, 4%. Men det er punkter der ETF også ga tap. På det verste drev ETF daglige tap på 4 til 8%. Denne perioden omtales som ETFs verste 5%. Basert på disse historiske avkastningene, kan vi med 95% sikkerhet anta at ETFs største tap ikke vil overstige 4%. Så hvis vi investerer 100 dollar, kan vi med 95% sikkerhet si at tapene våre ikke vil overstige 4 dollar.
En viktig ting å huske på. VaR gir ikke analytikere absolutt sikkerhet. I stedet er det et estimat basert på sannsynligheter. Sannsynligheten blir høyere hvis du vurderer høyere avkastning, og bare vurderer de verste 1% av avkastningen. Nasdaq 100 ETFs tap på 7 til 8% representerer de verste 1% av ytelsen. Vi kan dermed anta med 99% sikkerhet at vår verste avkastning ikke mister oss $ 7 på investeringen. Vi kan også si med 99% sikkerhet at en investering på $ 100 bare mister oss maksimalt $ 7.
Begrensninger i risikoanalyse
Risiko er et sannsynlig tiltak, og kan aldri fortelle deg med sikkerhet hva din eksakte risikoeksponering er på et gitt tidspunkt, bare hva fordelingen av mulige tap sannsynligvis vil være hvis og når de inntreffer. Det er heller ingen standardmetoder for å beregne og analysere risiko, og selv VaR kan ha flere forskjellige måter å tilnærme seg oppgaven. Risiko antas ofte å oppstå ved bruk av normale distribusjonssannsynligheter, som i virkeligheten sjelden forekommer og ikke kan gjøre rede for ekstreme eller "svarte svane" -hendelser.
Finanskrisen i 2008 som utsatte disse problemene som relativt godartede VaR-beregninger, undervurderte potensielle forekomster av risikobegivenheter som porteføljer av subprime-pantelån. Risikostørrelse ble også undervurdert, noe som resulterte i ekstreme gearingsforhold innenfor subprime-porteføljer. Som et resultat gjorde undervurderinger av forekomst og risikostørrelse institusjoner ikke i stand til å dekke tap på milliarder av dollar etter at subprime-pantelånene kollapset.
